[发明专利]基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法和装置，一种基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法，包括：首先将待检测蓄电池组中的每个蓄电池分别与蓄电池故障诊断装置连接，然后使用蓄电池故障诊断装置检测待检测蓄电池组中的每个蓄电池在充放电过程中的电池性能参数，最后将每个蓄电池在充放电过程中的电池性能参数输入基于故障注入的深度学习模型，确定每个蓄电池是否存在故障以及存在故障的蓄电池的故障类型，基于故障注入的深度学习模型通过对训练蓄电池组进行深度学习后生成。本发明实施例公开的基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法和装置，能够提高配电网蓄电池的诊断效率。

技术领域

本发明实施例电力技术，尤其涉及一种基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法和装置。

背景技术

由于蓄电池体积小、重量轻、放电性能高、安全可靠、维护量少，在配电网台区中常配置蓄电池作为后备电源，目前蓄电池普遍应用于配电网台区的通信电源。理论上，蓄电池具有较高的可靠性和较长的使用寿命，然而由于缺乏有效的在线诊断手段，很多蓄电池组在实际使用中远远达不到额定使用寿命，经常会出现供电能力不足的问题。实际上，蓄电池在使用2-3年后，大部分很难通过容量检测，甚至部分单体电池在使用一两年后就出现失效电池。

配点网蓄电池组的电池单体串联后组成，其中任何一个蓄电池异常，均会导致整组蓄电池性能急剧下降。特别是当单体开路时，会导致整个蓄电池组失效，蓄电池不能为继电保护设备提供后备电源，导致故障范围扩大。

针对蓄电池组中单个蓄电池容量不足导致开路问题，目前运维方法是采用充放电进行核容方式检验电池是否满足运维要求。但每次核容需要运维人员在现场长时间连续工作，且需要携带额外的电池组替换待检测电池组后才能进行测试，电池检测效率极低。

发明内容

本发明提供一种基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法和装置，能够提高对配点网蓄电池组的检测效率。

第一方面，本发明实施例提供一种基于故障注入深度学习的蓄电池故障诊断方法，包括：

将待检测蓄电池组中的每个蓄电池分别与蓄电池故障诊断装置连接；

使用蓄电池故障诊断装置检测待检测蓄电池组中的每个蓄电池在充放电过程中的电池性能参数；

将每个蓄电池在充放电过程中的电池性能参数输入基于故障注入的深度学习模型，确定每个蓄电池是否存在故障以及存在故障的蓄电池的故障类型，基于故障注入的深度学习模型通过对训练蓄电池组进行深度学习后生成，训练蓄电池组包括具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池。

在第一方面一种可能的实现方式中，将待检测蓄电池组中的每个蓄电池分别与蓄电池故障诊断装置连接之前，方法还包括：

将训练蓄电池组中具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池分别与蓄电池故障诊断装置连接，其中具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池串联连接；

通过蓄电池故障诊断装置对具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池进行充放电实验，获取具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池在充放电实验过程中的电池性能参数；

根据具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池在充放电实验过程中的电池性能参数构建基于故障注入的深度学习模型。

在第一方面一种可能的实现方式中，根据具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池在充放电实验过程中的电池性能参数构建基于故障注入的深度学习模型，包括：

基于SENET改进的ESPCN算法，根据具有不同故障的多个蓄电池与一个正常蓄电池在充放电实验过程中的电池性能参数构建基于故障注入的深度学习模型。

在第一方面一种可能的实现方式中，将每个蓄电池在充放电过程中的电池性能参数输入基于故障注入的深度学习模型，确定每个蓄电池是否存在故障以及存在故障的蓄电池的故障类型，包括：